Exclusive Clothing Sale On Soft & Soothe

Get up to 63% off on our latest collection.

Shop Now

Huffman coding using Dictionary in C#

 Huffman coding is a lossless data compression algorithm. The idea is to assign variable-length codes to input characters, lengths of the assigned codes are based on the frequencies of corresponding characters. The most frequent character gets the smallest code and the least frequent character gets the largest code.

Code

Node.cs class


using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;

namespace HuffmanTest
{
    public class Node
    {
        public char Symbol { get; set; }
        public int Frequency { get; set; }
        public Node Right { get; set; }
        public Node Left { get; set; }

        public List<bool> Traverse(char symbol, List<bool> data)
        {
            // Leaf
            if (Right == null && Left == null)
            {
                if (symbol.Equals(this.Symbol))
                {
                    return data;
                }
                else
                {
                    return null;
                }
            }
            else
            {
                List<bool> left = null;
                List<bool> right = null;

                if (Left != null)
                {
                    List<bool> leftPath = new List<bool>();
                    leftPath.AddRange(data);
                    leftPath.Add(false);

                    left = Left.Traverse(symbol, leftPath);
                }

                if (Right != null)
                {
                    List<bool> rightPath = new List<bool>();
                    rightPath.AddRange(data);
                    rightPath.Add(true);
                    right = Right.Traverse(symbol, rightPath);
                }

                if (left != null)
                {
                    return left;
                }
                else
                {
                    return right;
                }
            }
        }
    }
}

Huffman.cs class


using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Collections;

namespace HuffmanTest
{
    public class HuffmanTree
    {
        private List<Node> nodes = new List<Node>();
        public Node Root { get; set; }
        public Dictionary<char, int> Frequencies = new Dictionary<char, int>();

        public void Build(string source)
        {
            for (int i = 0; i < source.Length; i++)
            {
                if (!Frequencies.ContainsKey(source[i]))
                {
                    Frequencies.Add(source[i], 0);
                }

                Frequencies[source[i]]++;
            }

            foreach (KeyValuePair<char, int> symbol in Frequencies)
            {
                nodes.Add(new Node() { Symbol = symbol.Key, Frequency = symbol.Value });
            }

            while (nodes.Count > 1)
            {
                List<Node> orderedNodes = nodes.OrderBy(node => node.Frequency).ToList<Node>();

                if (orderedNodes.Count >= 2)
                {
                    // Take first two items
                    List<Node> taken = orderedNodes.Take(2).ToList<Node>();

                    // Create a parent node by combining the frequencies
                    Node parent = new Node()
                    {
                        Symbol = '*',
                        Frequency = taken[0].Frequency + taken[1].Frequency,
                        Left = taken[0],
                        Right = taken[1]
                    };

                    nodes.Remove(taken[0]);
                    nodes.Remove(taken[1]);
                    nodes.Add(parent);
                }

                this.Root = nodes.FirstOrDefault();

            }

        }

        public BitArray Encode(string source)
        {
            List<bool> encodedSource = new List<bool>();

            for (int i = 0; i < source.Length; i++)
            {
                List<bool> encodedSymbol = this.Root.Traverse(source[i], new List<bool>());
                encodedSource.AddRange(encodedSymbol);
            }

            BitArray bits = new BitArray(encodedSource.ToArray());

            return bits;
        }

        public string Decode(BitArray bits)
        {
            Node current = this.Root;
            string decoded = "";

            foreach (bool bit in bits)
            {
                if (bit)
                {
                    if (current.Right != null)
                    {
                        current = current.Right;
                    }
                }
                else
                {
                    if (current.Left != null)
                    {
                        current = current.Left;
                    }
                }

                if (IsLeaf(current))
                {
                    decoded += current.Symbol;
                    current = this.Root;
                }
            }

            return decoded;
        }

        public bool IsLeaf(Node node)
        {
            return (node.Left == null && node.Right == null);
        }

    }
}

Program.cs class


using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Collections;

namespace HuffmanTest
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            Console.WriteLine("Please enter the string:");
            string input = Console.ReadLine();
            HuffmanTree huffmanTree = new HuffmanTree();

            // Build the Huffman tree
            huffmanTree.Build(input);

            // Encode
            BitArray encoded = huffmanTree.Encode(input);

            Console.Write("Encoded: ");
            foreach (bool bit in encoded)
            {
                Console.Write((bit ? 1 : 0) + "");
            }
            Console.WriteLine();

            // Decode
            string decoded = huffmanTree.Decode(encoded);

            Console.WriteLine("Decoded: " + decoded);

            Console.ReadLine();
        }
    }
}

Output



------------------------------------

Share this

Related Posts

Previous
Next Post »

Exclusive Clothing Sale On Soft & Soothe

Get up to 63% off on our latest collection.

Shop Now